一种基于车辆信息及检测师画像的派单方法技术

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于车辆信息及检测师画像的派单方法，包括步骤S1，对检测师历史检测数据进行采集和编码；步骤S2，生成检测师画像；步骤S3，对人工分单历史数据进行采集；步骤S4，对检测师画像与人工分单历史数据进行整合；步骤S5，对整合数据进行归一化和取余运算；步骤S6，通过随机森林模型对基础数据的特征值进行筛选；步骤S7，构建LSTM模型，并进行训练；步骤S8，对LSTM模型进行验证；步骤S9，对LSTM模型训练达标结果进行判断，并输出；步骤S10，对随机森林模型的参数进行修正，并重复步骤S8‑S10；步骤S11，将实时检测订单输入至检测师派单模型中。本发明专利技术提高了二手车检测过程中的分单效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于车辆信息及检测师画像的派单方法。

技术介绍

1、二手车检测分单过程中存在的问题包括不均衡的工作负载分配、人工主观干预、缺乏个性化考量和信息不及时更新等问题，不均衡的工作负载分配指的是某些地区或时间段订单量过多，而其他地区或时间段订单较少，导致检测员的工作负载不均衡，造成一些地区或时间段的服务质量下降，而另一些地区或时间段的资源浪费，而lstm网络具有较强的表征能力和泛化能力，能够对复杂的数据模式进行建模，在分单问题中，订单数据可能受到多种因素的影响，如时间、地理位置、订单特征等，lstm网络能够通过学习大量的历史订单数据，从中提取出订单分配的规律和特征，从而实现更精确的分单决策。

2、中国专利公布号：cn115311031a公开了一种派单方法及计算设备，在该实施例中，检测应答目标订单的目标车辆是否能为目标订单提供服务；当检测结果是不能提供服务时，重新发送目标订单对应的订单数据至目标订单选定的运力相关的运力服务平台，以使运力服务平台根据重新接收到的订单数据，将目标订单派发至运力服务平台上的可接单车辆，其中，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于车辆信息及检测师画像的派单方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于车辆信息及检测师画像的派单方法，其特征在于，在所述步骤S2中，对检测师历史检测数据进行分析，并根据分析结果生成检测师画像。

3.根据权利要求1所述的基于车辆信息及检测师画像的派单方法，其特征在于，在所述步骤S3中，通过Haversine函数对检测订单与检测师的距离进行计算，得到计算距离K，将计算距离K与预设距离K0进行比对，根据比对结果对检测订单与检测师的距离有效性进行判断，并根据判断结果对人工分单历史数据进行采集，其中：

4.根据权利要求1所述的基于车辆信息及...

【技术特征摘要】

1.一种基于车辆信息及检测师画像的派单方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于车辆信息及检测师画像的派单方法，其特征在于，在所述步骤s2中，对检测师历史检测数据进行分析，并根据分析结果生成检测师画像。

3.根据权利要求1所述的基于车辆信息及检测师画像的派单方法，其特征在于，在所述步骤s3中，通过haversine函数对检测订单与检测师的距离进行计算，得到计算距离k，将计算距离k与预设距离k0进行比对，根据比对结果对检测订单与检测师的距离有效性进行判断，并根据判断结果对人工分单历史数据进行采集，其中：

4.根据权利要求1所述的基于车辆信息及检测师画像的派单方法，其特征在于，在所述步骤s4中，将检测师画像与人工分单历史数据整合为包括订单id、检测城市、用户id、套餐类型、检测师id、该车系检测台数、该车系失误台数、当前检测师待检测台数、该车系平均检测时长、检测师平均检测时长、检测师与订单之间的距离、今日检测台数、最近30天检测台数、检测师入职时间和检测师姓名的数据集，将该数据集输出为整合数据。

5.根据权利要求1所述的基于车辆信息及检测师画像的派单方法，其特征在于，在所述步骤s5中，对整合数据进行归一化和取余运算时，通过最大最小值归一化方法将检测师画像和人工分单历史数据映射到[0,1]的范围内，并剔除订单id对5取余为2的人工分单历史数据，得到基础数据，其中：

6.根据权利要求1所述的基于车辆信息及检测师画像的派单方法，其特征在于，在所述步骤s6中，通过随机森林模型对基础数据的特征值进行筛选时，将随机森林模型中树的数量l设置为l＝100，特...

【专利技术属性】
技术研发人员：段学超，
申请(专利权)人：北京酷车易美网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：